Quand l’humanitaire reproduit de profondes inégalités de carrière
Bibliographic record
Abstract
Cet article aborde la question des inégalités de carrière des agent·es d’entretien qui occupent une position peu qualifiée au sein des organisations humanitaires internationales au Cameroun. Il soulève une problématique novatrice qui s’intéresse à l’analyse de ces inégalités dans un champ qui pourtant prône l’égalité, l’équité et le développement humain. Mobilisant des théories éthiques du care et de la segmentation du marché du travail, il montre comment ces agent·es, en particulier les femmes, sont victimes de fortes inégalités de carrière, à la fois en raison des normes genrées associées au travail de soin, ainsi que du caractère hybride de leur métier : entre un travail domestique et un service d’entretien des bureaux. Cette hybridation s’accompagne de limitations d’accès à la formation et à la mobilité professionnelle, elles-mêmes adossées au faible niveau d’éducation de ce personnel d’entretien dans un secteur humanitaire devenu très professionnalisé.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".